BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-30T00:00:00Z

评估 SAR ATR 的合成 - 测量对抗脆弱性

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内容提要

本文研究了基于深度神经网络的合成孔径雷达自动目标识别系统对对抗性攻击的脆弱性，并提出了一种无需直接访问受害者模型或测量数据的方法，通过合成数据生成对抗扰动并迁移到受害者模型上。该方法优于目前的最先进方法，并可提升计算机视觉和遥感应用中的各种攻击算法。

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标签

合成孔径雷达 对抗性攻击 深度神经网络 脆弱性 自动目标识别